El carácter de esta Diplomatura es esencialmente práctico y aplicado. Si bien se abordan los fundamentos de Machine Learning, Deep Learning y LLMs, el foco está puesto en la construcción real de sistemas con IA Generativa: notebooks reproducibles, proyectos integradores end-to-end y defensa técnica de cada decisión.
La metodología se basa en un recorrido módulo tras módulo, donde cada instancia combina:
Fundamentos sólidos de ML, deep learning y LLMs: no se enseña a "promptear" sin entender qué hay debajo.
Entornos Colab y JupyterHub con GPU, código versionado y pipelines que cualquier alumno puede correr y modificar.
Desde clasificadores tradicionales hasta sistemas RAG y agentes en producción. La cursada cierra con un integrador end-to-end.
El alumno justifica arquitectura, dataset y métricas. No alcanza con que "el código corra": hay que sostener el porqué.
Este programa no solo forma a los participantes con capacidades técnicas avanzadas en IA Generativa, sino que también los prepara para tomar decisiones de arquitectura responsables: elegir modelos, evaluar trade-offs de costo y latencia, medir calidad y abordar consideraciones éticas, de privacidad y de sesgo en los sistemas que construyen.
Al combinar teoría con práctica aplicada, esta Diplomatura habilita a los profesionales para implementar soluciones de IA Generativa de manera efectiva y ética en contextos reales — empresariales, académicos y de investigación — potenciando la innovación y la transformación digital en sus áreas de acción.
Cohorte 2025 en curso con 25 estudiantes, modalidad 100% virtual y asincrónica. Validamos el formato y la metodología en producción real — y abrimos la 2da cohorte 2026 con cupos limitados.